MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406773813 · doi:10.58727/jshr.103022

The Long-Term Impact of the Youth Olympic Games Culture and Education Program on Turkish Athletes

2024· article· en· W4406773813 sur OpenAlexaff
Murat Madan, Müfide Yoruç Çotuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Health Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishAthletesTerm (time)PsychologyMedium termMedicinePhysical therapyPhilosophyLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2010, the International Olympic Committee (IOC) has been organizing the Youth Olympic Games (YOG), a recent addition to the Olympic family, designed for talented athletes aged 15 to 18. These games not only encompass competitive events but also include cultural and educational Programmes. The primary objective of this study is to explore the long-term educational, social, and cultural impacts of the YOG on Turkish athletes. A total of 11 Turkish athletes (comprising 4 Olympic athletes, 4 elite level athletes, and 3 retired athletes) were selected through purposive and snowball sampling from a pool of 184 Turkish athletes who had participated in various YOG events. Data collection involved semi-structured interviews and retrospective methods, while thematic analysis was utilized for data analysis. Memory checking, critical friends, and prolonged engagement were employed to ensure trustworthiness. The study's findings indicate that the YOG had a lasting influence on Turkish athletes, inspiring many to become both Olympians and ambassadors for the Olympic Values. The formation of friendships and meaningful social and cultural interactions during the YOG served as motivation to pursue excellence in their athletic careers. Notably, even retired athletes continued to engage in activities to promote the Olympic Values and sports after their YOG experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sport and Health ResearchMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207